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基于改进评价指标的波动性负荷短期区间预测

徐诗鸿; 张宏志; 林湘宁; 李正天; 卓毅鑫; 汪致洵; 随权 强电磁工程与新技术国家重点实验室; 华中科技大学; 湖北省武汉市430074; 华中科技大学电气与电子工程学院; 湖北省武汉市430074; 广东电网有限责任公司管理科学研究院; 广东省广州市510080; 广西电网公司电力调度控制中心; 广西壮族自治区南宁市530023
  • 波动性负荷
  • 区间预测
  • 边界估计
  • 神经网络
  • 粒子群优化算法

摘要:针对传统点对点预测难以适用于波动性较大、不确定性较强的负荷的问题,提出了一种基于改进评价指标的区间预测方法,从区间宽度和累计误差2个角度对现有区间预测评价指标做出改进,提高了预测结果的合理性。在此基础上,从各个评价指标的自身特性及其对预测结果的影响程度进行考量,建立了区间预测综合评价指标,并利用神经网络构建了区间预测模型,以综合评价指标最优为目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行训练优化,从而取得理想的波动性负荷区间预测效果。仿真中通过对某波动性较强的历史负荷数据进行预测分析,并与传统的点预测和区间预测方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性。

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